JP2020524579A - 管腔ネットワーク内の医療装置の姿勢を特定するロボットシステム - Google Patents
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Abstract
Description
)位置データ、ロボット位置データなど)を融合して用いることができる。確率論的なナビゲーション手法やその他のナビゲーション手法は、内視鏡の先端の追跡を開始するため、例えば、どの気管支であるかやその気管支のどの程度深い位置であるかやその気管支でどの程度回転しているかなどの推定など、内視鏡の先端が「どこにあるか」の初期の推定を基に行われる。いくつかの内視鏡検査技術には、患者の組織の3次元モデルが含まれたり、電磁場および位置センサを用いたナビゲーションによるガイドが行われたりする。手技の初めにおいては、3次元モデルの仮想空間と、3次元モデルによって表される患者の組織の物理空間と、電磁場との間の正確な整列(位置合わせ)については未知な部分がある。そのため、位置合わせの生成前や既存の位置合わせの精度に疑義がある場合などに、患者の組織内における内視鏡の位置を、3次元モデル内における対応する位置に精度よくマッピングできない可能性がある。
後に、不都合な現象(患者の咳や動的気道虚脱など)が生じた場合に内視鏡の実際の位置が予測不能となる可能性があることである。このことにより、新たな「初期」位置の特定が必要になり、その結果、ナビゲーションシステムが術者に気管に戻って上記の初期化ステップを再度実行するよう要求する可能性がある。このようなやり直しによって、時間的な要件が追加され、内視鏡が細い末梢気道を通って目標の部位に向かってナビゲートされている場合などは特に重荷になりうる。
、前記方法は前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する器具の遠位端にある画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、を含む方法に関する。
の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記仮想特徴にアクセスすることは、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値にアクセスすることを含む、ことと、前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、をさらに含む。
記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、前記位置を特定することは、前記器具の前記遠位端が前記解剖学的な管腔ネットワーク内のセグメント内を進行する距離を特定することを含む。
とであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定された回転を含む、ことと、を実行させる。
画像処理装置の画像取得パラメータを識別することと、前記画像処理装置の前記画像取得パラメータに対応するように前記仮想画像処理装置の仮想画像取得パラメータを設定することと、を実行させる。
は前記解剖学的な管腔ネットワークの内部を表す立体画像セットを受信することと、前記立体画像セットに基づいて、デプスマップを生成することと、仮想管腔ネットワーク内の位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、前記デプスマップから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、を含む方法に関する。
を含む。
本件開示の態様は、腹腔鏡検査などの低侵襲の手技や内視鏡検査などの非侵襲の手技を含む種々の医療手技を実行可能なロボット対応医療システムに組み込むことができる。内視鏡検査の手技においては、本システムは、気管支鏡検査、尿管鏡検査、消化器病検査などを実行することができる。
ロボット対応医療システムは、特定手技に応じてさまざまに構成することができる。図1は、気管支鏡検査の診断手技および/または治療樹技用に配置されたカートベースのロボット対応システム10の一実施形態を示す。気管支検査時に、システム10は、気管支鏡検査用の手技に特化した気管支鏡を自然開口部のアクセスポイント(この例ではテーブルに配置された患者の口など)に操作可能な内視鏡13などの医療器具を搬送して診断用の道具および/または治療用の道具を搬送するための、1つまたは複数のロボットアーム12を有するカート11を備える。図に示すように、カート11は、当該アクセスポイントにアクセスするために、患者の上半身に近い位置に配置されている。同様に、ロボットアーム12は、当該アクセスポイントに対して気管支鏡を配置するように作動可能である。図1に示す配置は、胃腸に関する(GI;gastro-intestinal)手技用の特別な内視鏡
である胃鏡を用いた胃腸に関する手技を行うときにも使用できる。図2は、カートの一例である実施形態をより詳細に示す。
ことができる。タワー30はまた、医療機器内または医療機器上の電磁センサによる検出のために電磁場発生器を収容し、位置決めするために使用されてもよい。
止するために、スロット表面と面一であり、かつ平行であるスロットカバーで補足されてもよい。スロットカバーは、スロット20の縦上端部および底部の近くに配置されたバネスプールの対を通して展開されてもよい。カバーはキャリッジ17が垂直に上下に平行移動するときに、展開されてそれらのコイル状態から伸縮するまで、スプール内でコイル状に巻かれる。スプールのばね荷重はキャリッジ17がスプールに向かって移動するときにカバーをスプール内に引っ込める力を提供し、一方、キャリッジ17がスプールから離れるように移動するときにも緊密な捺印を維持する。カバーは例えば、キャリッジ17が移動するときにカバーの適切な伸縮を確実にするために、キャリッジインタフェース19内の括弧を使用して、キャリッジ17に接続されてもよい。
ロボット対応医療システムの実施形態はまた、患者のテーブルを組み込んでもよい。テーブルを組み込むことにより、カートを取り外すことによって手術室内の資本設備の量が減少し、患者へのアクセスがより大きくなる。図5は、気管支鏡検査手順のために配置されたそのようなロボット使用可能システムの実施形態を示す。システム36は、床の上にプラットフォーム38(「テーブル」または「ベッド」として示される)を支持するための支持構造または支柱37を含む。カートベースのシステムと同様に、システム36のロボットアーム39のエンドエフェクタは、図5の気管支鏡40などの細長い医療器具を、器具ドライバ42の直線的な位置合わせから形成された仮想レール41を通して、またはそれに沿って操作するように設計された器具ドライバ42を備える。実際には、X線透視画像を提供するためのCアームがテーブル38の周りにエミッタおよび検出器を配置することによって、患者の上腹部領域の上に配置され得る。
ブル38の複数の側、例えば患者の両側にアクセスできるようにすることができる。複数のキャリッジを有する実施形態では、キャリッジがカラム上に個別に配置されてもよく、他のキャリッジとは独立して移動および/または回転してもよい。キャリッジ43はカラム37を取り囲む必要はなく、または円形である必要もないが、図示されるようなリング形状は構造的バランスを維持しながら、カラム37の周りのキャリッジ43の回転を容易にする。キャリッジ43の回転および移動により、システムは、内視鏡および腹腔鏡のような医療器具を患者の異なるアクセスポイントに整列させることができる。
に腹腔の空間を空ける。
システムのロボットアームのエンドエフェクタは、(1)医療器具を作動させるための
電気機械的手段を組み込む器具ドライバ(あるいは「器具駆動機構」または「器具装置マニピュレータ」と呼ばれる)と、(2)モータなどの任意の電気機械的構成要素を削除できる取り外し可能または取り外し可能な医療器具とを備える。この二分法は、医療処置に使用される医療器具を滅菌する必要性、およびそれらの複雑な機械的アセンブリおよび繊細な電子機器のために高価な資本設備を適切に滅菌することができないことが起因となりうる。したがって、医療器具は医師または医師のスタッフによる個々の滅菌または廃棄のために、器具ドライバ(したがってシステム)から取り外し、取り外し、および交換されるように設計されてもよい。対照的に、器具ドライバは、交換または滅菌される必要はなく、保護のためにドレープで覆われてもよい。
図13は、組になった器具ドライバを有する例示的な医療器具を示す。ロボットシステムと共に使用するように設計された他の器具と同様に、医療器具70は、細長いシャフト71(または細長い本体)および器具基部72を備える。医師による手動操作向けの設計として「器具ハンドル」とも呼ばれる器具基部72は、全体として、ロボットアーム76の遠位端で器具ドライバ75上の駆動インタフェースを通って延びる駆動出力74と嵌合するように設計された、回転可能な駆動入力73、例えば、レセプタクル、プーリ、またはスプールを備えてもよい。物理的に接続され、ラッチされ、および/または連結されると、器具基部72の嵌合された駆動入力73は器具ドライバ75内の駆動出力74と回転軸を共有し、駆動出力74から駆動入力73へのトルクの伝達が可能になる。いくつかの実施形態では、駆動出力74が駆動入力73上のレセプタクルと嵌合するように設計されたスプラインを備えてもよい。
はデジタルカメラなどのカメラのためのポートを含んでもよい。関連して、遠位先端はまた、カメラを使用するときに解剖学的空間を照明するための光源のためのポートを含み得る。
従来の内視鏡検査には、X線透視法(例えば、Cアームを介して送達され得るよう)および他の形態の放射線ベースの画像化モダリティの使用が含まれ、操作者の医師に管腔内ガイダンスが提供される。一方、本件開示によって実現されるロボットシステムは、放射線に対する医師の曝露を低減し、手術室内の機器の量を低減するために、非放射線ベースのナビゲーションおよび位置決め手段を提供する。本明細書で使用されるように、用語「
位置決め」は、基準座標系における物体の位置を特定および/または監視することを指すことができる。術前マッピング、コンピュータビジョン、リアルタイム電磁追跡、およびロボットコマンドデータなどの技術は放射線を用いない運用環境を達成するために、個別に、または組み合わせて使用されてもよい。放射線ベースの画像モダリティが依然として使用される他の場合には、術前マッピング、コンピュータビジョン、リアルタイム電磁追跡、およびロボットコマンドデータは放射線ベースの画像モダリティによってのみ得られる情報を改善するために、個別に、または組み合わせて使用されてもよい。
回転および/または移動運動を決定することができる。トポロジーマップの使用によって、視覚ベースのアルゴリズムまたは方法をさらに強化することができる。
センサデータおよびユーザコマンドを受信および分析させ、システム全体の制御信号を生成させ、グローバル座標系内の器具の位置、解剖学的マップなどのナビゲーションおよび位置決めデータを表示させる。
本件開示の実施形態は管腔ネットワーク、例えば、肺気道または内部開放空間を有する他の解剖学的構造を通じた医療器具のナビゲーションを容易にするシステムおよび方法に関し、内視鏡画像からのデプス情報を生成および使用して初期内視鏡位置を決定すること、管腔ネットワーク内の医療器具の位置および向きの推定の精度を高めるために複数のナビゲーション関連データソースを分析すること、ならびに有害事象後にナビゲーションシステムを再初期化するために追加のデプス情報を生成および使用することによる。
義される系に基づく。本発明のナビゲーションシステムは例えば、モデル内の器具の位置を表示するために、3次元モデル(すなわちCTフレーム)に対してこれらの異なるデータソース(それら自体の基準フレーム内にある)を表す(位置合わせする)ナビゲーションの問題を解消する。
図16Aは、開示されたナビゲーションシステムおよび技術の1つまたは複数の態様を実装する例示的な運用環境100を示す。運用環境100は、患者101と、患者101を支持するプラットフォーム102と、内視鏡115の動きをガイドする医療ロボットシステム110と、医療ロボットシステム110の動作を制御するためのコマンドセンタ105と、電磁コントローラ135と、電磁場発生器120と、電磁センサ含む。図16Aはまた、図16Bにより詳細に示される、患者101内の管腔ネットワーク140の領域の輪郭を示す。
数のセルラーネットワーク)、無線LAN(Local Area Network;例えば、IEEE 802.11(Wi-Fi(登録商標))など、1つまたは複数の標準用に構成されたもの)、Bluetooth(登録商標)、データ転送ケーブルなど、を含むがこれらに限定されない、任意の有線および/または無線データ送信媒体を意味する。医療用ロボットシステム110は、図1−15を参照しながら説明したいずれかのシステムとすることができる。医療ロボットシステ
ム110の実施形態は、図16Cを参照しながら詳細に説明し、コマンドセンタ105は、図17を参照しながら詳細に説明する。
とができる。一部の実施形態では、電磁場発生器120は、電磁場発生基板とすることができる。開示された患者ナビゲーションシステムのいくつかの実施形態は患者と患者を支持するプラットフォーム102との間に配置された電磁場発生器ボードを使用することができ、電磁場発生器ボードは、その下に配置された導電性または磁性材料によって引き起こされる任意の追跡歪みを最小限に抑える薄い障壁を組み込むことができる。他の実施形態では、電磁場発生器ボードが例えば、患者の周囲に柔軟な設定オプションを提供する医療ロボットシステム110に示されるものと同様のロボットアーム上に取り付けることができる。
位置する。内視鏡115は第1の直径を有し、したがって、その遠位端は、小結節155の周りのより小さい直径の気道を通って位置決めされることができない。したがって、操縦可能なカテーテル155は、内視鏡115のワーキングチャネルから小結節155までの残りの距離だけ延びる。操縦可能なカテーテル145は器具、例えば、生検針、細胞診ブラシ、および/または組織サンプリング鉗子が小結節155の目標の組織部位に通され得る管腔を有する。そのような実施形態では、内視鏡115の遠位端および操縦可能なカテーテル145の遠位端の両方に、気道150内でのそれらの位置を追跡するための電磁センサを設けることができる。他の実施形態では、内視鏡115の全体的な直径が操縦可能なカテーテル155なしで周辺部に到達するのに十分に小さくてもよく、または操縦不可能なカテーテルを通して医療器具を展開するために周辺部に近づくのに十分に小さくてもよい(例えば、2.5〜3cm以内)。内視鏡115を通して展開された医療器具は電磁センサを有してもよく、当該医療器具が内視鏡115の遠位先端を越えて展開されたときに、当該医療器具に以下に説明する位置推定技術を適用することができる。
バ62に連結されてもよい。器具ドライバ190は取り外され、異なる種類の器具ドライバ、例えば、内視鏡を操作するように構成された第1のタイプの器具ドライバ、または腹腔鏡を操作するように構成された第2のタイプの器具ドライバと交換することができる。MCI 160は、空気圧、電力、電気信号、および光信号をロボットアーム175から器具ドライバ190に伝達するためのコネクタを含む。MCI 160は、セットスクリューまたはベースプレート接続部であってもよい。器具ドライバ190は直接駆動、ハーモニック駆動、歯車駆動、ベルトおよびプーリ、磁気駆動などを含む技術を用いて、手術器具、例えば、内視鏡115を操作する。MCI 160は器具ドライバ190の種類に基づいて交換可能であり、特定の種類の手術手技のためにカスタマイズされ得る。ロボットシステム175のアームは、関節レベルのトルク感知と、遠位端における手首とを含むことができる。
5の端部とを含む。遠位端300は、生検針、細胞診ブラシ、および鉗子などの手術機器が内視鏡シャフトに沿って挿入され、内視鏡先端付近の領域へのアクセスを可能にする内視鏡のワーキングチャネル320への開口部をさらに含む。
とができることを理解されたい。システム400はまた、位置合わせ計算器465、デプスベース位置推定器410、位置計算器430、画像分析器435、状態推定器440、およびナビゲーションコントローラ460を含むいくつかの処理モジュールを含む。各モジュールは、記憶に格納された1組のコンピュータ可読命令と、以下で説明する特徴を一緒に実行するために命令によって構成された1つまたは複数のプロセッサとを表すことができる。ナビゲーション融合システム400は例えば、上述の制御およびセンサ電子機器184および/またはコンソール基部201内の、1つまたは複数のデータ記憶デバイスおよび1つまたは複数のハードウェアプロセッサとして実装することができる。ナビゲーション融合システム400は、いくつかの実装形態では位置決めシステム90の一実施形態とすることができる。
像から指定された特徴を導出することができる。本明細書で説明する「仮想画像処理装置」は、物理的な画像処理装置ではなく、画像取得装置の計算シミュレーションである。シミュレーションは視野、レンズ歪み、焦点距離、および輝度シェーディングを含む仮想画像処理装置パラメータに基づいて仮想画像を生成することができ、仮想画像処理装置パラメータは、実際の画像処理装置のパラメータに基づくことができる。
道セグメント内のデプス),特徴値(距離)}として生成することができる。このように、データベース内の抽出された特徴はナビゲートされた解剖学的な管腔ネットワークの画像からリアルタイムで抽出された特徴と比較して迅速にプログラム的に評価することができ、識別された最も良くまたは最も近接する特徴に対応する位置を迅速に確認することができる。
て使用するために、または器具の正確な位置が不明となる有害事象(例えば咳)の発生後の事前確率として使用するために、状態推定器440に位置を出力することができる。デプスベース位置推定器410はモデルと患者の周りに配置された電磁場との間の初期位置合わせおよび/または更新された位置合わせを生成する際に使用するために、位置合わせ計算器465に位置を出力することができる。
でき、ここで、x、y、zは、期間tnにおける電磁場内のセンサの座標を表す。いくつ
かの実施形態は、電磁センサタプル内の器具のロール、ピッチ、およびヨーをさらに含むことができる。内視鏡電磁センサデータリポジトリ415は、多数の異なる時間に対応する各内視鏡ベースのセンサのための多数のそのようなタプルを記憶することができる。
れらの領域は、最大安定極値領域(MSER)などの領域検出アルゴリズムを使用して、オブジェクトとして、プロセッサによって自動的に検出される。画像分析器435は気道を識別するために、他の技術と組み合わされた光反射強度を使用することができる。さらに、画像アナライザ435は管腔ネットワーク内の1組の可能な分岐の中からどの分岐が入力されたかを検出するために、1組の連続する画像フレームにわたって検出された物体を追跡することができる。
確信度(belief)から始まり、観察されたデータでその確信度を更新する。事前確率はベイズモデルパラメータが何であるかの推定値を表し、パラメータ化された分布として表すことができる。観察されたデータは、パラメータの実際の値についての証拠を得るために収集される。ベイズ解析の結果は事後確率と呼ばれ、事象を信頼度(confidence)で表現する確率分布を表す。さらなるデータが取得される場合、事後確率は事前確率として扱われ、新たなデータで更新され得る。この方法は条件付き確率、例えば、イベントBが発生した場合にイベントAがどのくらい起こりやすいかを示すベイズ規則を使用する。
に進むほど、信頼値は低下し得る場合がある。一般に、信頼値は結果が決定されるプロセスに関連する1つまたは複数の系統的要素に基づくが、確率は基礎となるデータに基づく単一のアルゴリズムを用いて複数の可能性から正しい結果を決定しようと試みるときに生じる相対的な尺度である。
ントが識別または存在するケースにおける推定された状態の可能な値の例を表し、CEM、CImage、CRobotはそれぞれ電磁ベースのアルゴリズム、画像ベースのアルゴリズム、ロボットベースのアルゴリズムに対応する信頼値を表し、Pi,EM、Ci,Image、Ci,Robot、はセグメントiの確率を表す。このような融合アルゴリズムの確率的性質により、呼吸を経時的に追跡することができ、さらには、待ち時間および外れ値外乱を克服するように予測することもできる。
本件開示の1つまたは複数の態様によれば、図20は、抽出された仮想特徴データセッ
トを生成するための例示的なプロセス500のフローチャートを示す。いくつかの実施形態においては、プロセス500が事前運用的に、すなわち、生成されたモデルと、プロセス500によって抽出された特徴を使用する医療手技の開始前に、実施することができる。プロセス500は、図19のモデリングシステム420、図16Cの制御およびセンサ電子機器184、および/または図17のコンソール基部201、またはその構成要素において実施することができる。図20のフローチャート内のグラフィック描写は上記のブロックを例示するために提供され、限定するものではなく、描写されたモデル515、デプスマップ532、534、および関連する特徴の視覚的表現はプロセス500の過程の間に生成され、表示されてもされなくてもよいことが理解される。
ータを設定することができる。そのようなパラメータは視野、レンズ歪み、焦点距離、および輝度シェーディングを含むことができ、較正データまたは画像処理装置を試験することによって得られるデータに基づくことができる。明度シェーディングは口径食としても知られており、エッジ付近の画像の暗化を引き起こす光学システムによって透過される位置依存の光量変化である。ケラレはレンズ視野(FOV)の周辺付近の光学系によって透過される光量の減少をもたらし、エッジでの画像の漸進的な暗化を生じる。ケラレは、カメラのレンズロールオフ歪み関数を較正することによって、画像取得後に補正することができる。仮想パラメータを実際のパラメータにマッチングさせることによって、結果として得られる仮想デプスマップ532、534は、画像処理装置によって取り込まれた画像に基づいて生成された実際のデプスマップにより密接に対応する。
可能にするために、ユーザが内視鏡をいくつかの指定された位置に再配置することを必要とする初期化プロセスとは対照的に、状態推定器440に出力され、初期化中に自動的に決定されるベイズ事前確率として使用され得る。いくつかの実施形態では、姿勢がモデル座標系と電磁座標系との間の位置合わせを計算する際に使用するために、位置合わせ計算器465に出力することができる。有利には、プロセス500および600により、医師は、患者の気道を通って目標の組織部位までの所定のナビゲーション経路から逸脱することを必要とせずに、このような計算を行うことができる。
本明細書に記載の主題のいくつかの代替案を以下に提供する。
1.患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は1つのセットの1つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する器具の遠位端にある画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、
前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を含む方法。
2.前記画像データに基づいてデプスマップを生成することであって、前記仮想特徴は、前記仮想画像に関連付けられている仮想デプスマップから導出され、前記類似度を計算することは、前記デプスマップの1つまたは複数の特徴と前記仮想デプスマップの1つまたは複数の特徴とを関連付けることに少なくとも部分的に基づく、
こと、をさらに含むことを特徴とする代替案1に記載の方法。
3.前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記画像処理装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
前記デプスマップ内の第1のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第1の画素と、前記デプスマップ内の第2のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第2の画素とを識別することと、
前記第1の画素と前記第2の画素との間の距離を表す第1の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記仮想特徴にアクセスすることは、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値にアクセスすることを含む、ことと、
前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、をさらに含むことを特徴とする代替案2に記載の方法。
4.それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
前記複数の値のうちの他の値よりも前記第1の値により密接に対応する前記第2の値に基づいて前記類似度を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案3に記載の方法。
5.前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記方法はさらに
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想
デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の第1の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第2の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定された回転を含む、ことと、
をさらに含むことを特徴とする代替案3または4に記載の方法。
6.前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案2から5のいずれかに記載の方法。
7.前記デプスマップを生成することは、写真傾斜測定に基づく、ことを特徴とする代替案2から6のいずれかに記載の方法。
8.前記位置を含む複数の入力に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
さらに含むことを特徴とする代替案1から7のいずれかに記載の方法。
9.前記確率論的な状態を計算して前記確率論的な状態に基づいて前記解剖学的な管腔ネットワークの前記ナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムを初期化することであって、前記ナビゲーションシステムの前記初期化は、前記位置に基づいて確率計算器の事前確率を設定することを含む、ことをさらに含むことを特徴とする代替案8に記載の方法。
10.前記器具の前記遠位端の更新された姿勢を表す追加データを受信することと、
前記追加データに基づいて、前記確率計算器の尤度関数を設定することと、
前記事前確率および前記尤度関数に基づいて、前記確率計算器を使用して前記確率論的な状態を特定することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案9に記載の方法。
11.前記確率論的な状態を計算するナビゲーションシステムに前記複数の入力を提供することであって、第1の入力は、前記器具の前記遠位端の前記姿勢を含み、少なくとも1つの追加の入力は、前記器具の動きを作動させるロボットシステムからのロボット位置データと前記器具の前記遠位端にある位置センサから受信したデータの一方または両方を含む、ことと、
前記第1の入力と前記少なくとも1つの追加の入力とに基づいて、前記器具の前記確率論的な状態を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案8から10のいずれかに記載の方法。
12.前記計算された類似度に基づいて特定される前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定することをさらに含むことを特徴とする代替案1から11のいずれかに記載の方法。
13.前記位置を特定することは、前記器具の前記遠位端が前記解剖学的な管腔ネットワーク内のセグメント内を進行する距離を特定することを含むことを特徴とする代替案1から12のいずれかに記載の方法。
14.患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援するシステムであって、前記システムは
器具の遠位端にある画像処理装置と、
実行可能な命令が記憶された少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと、
前記少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと通信する1つまたは複数のプロセッサであって、前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する前記器具の前記遠位端にある前記画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、
前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を実行させる1つまたは複数のプロセッサと、
を有することを特徴とするシステム。
15.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記画像データに基づいてデプスマップを生成することであって、前記仮想画像は仮想デプスマップを表す、ことと、
前記デプスマップの1つまたは複数の特徴と前記仮想デプスマップの1つまたは複数の特徴とを関連付けることに少なくとも部分的に基づいて、前記類似度を特定することと、
を実行させることを特徴とする代替案14に記載のシステム。
16.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記画像処理装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
前記デプスマップ内の第1のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第1の画素と、前記デプスマップ内の第2のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第2の画素とを識別することと、
前記第1の画素と前記第2の画素との間の距離を表す第1の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記特徴は、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値を含む、ことと、
前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を特定することと、
を実行させることを特徴とする代替案15に記載のシステム。
17.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
前記複数の値のうちの他の値よりも前記第1の値により密接に対応する前記第2の値に基づいて前記類似度を計算して、前記第2の値を前記複数の値のうち前記第1の値に最も一致するものとして識別することと、
を実行させることを特徴とする代替案16に記載のシステム。
18.前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の第1の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第2の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することで
あって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定された回転を含む、ことと、
を実行させることを特徴とする代替案16または17に記載のシステム。
19.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
を実行させることを特徴とする代替案15から18のいずれかに記載のシステム。
20.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも写真傾斜技術に基づいて前記デプスマップを生成することを実行させることを特徴とする代替案15から19に記載のシステム。
21.前記1つまたは複数のプロセッサはナビゲーションシステムと通信し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記位置を含む複数の入力に少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記ナビゲーションシステムによって計算された前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
を実行させることを特徴とする代替案14から20のいずれかに記載のシステム。
22.前記ナビゲーション時に前記器具の動きをガイドするロボットシステムをさらに有することを特徴とする代替案21に記載のシステム。
23.前記複数の入力は、前記ロボットシステムから受信したロボット位置データを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置と前記ロボット位置データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする代替案22に記載のシステム。
24.器具の前記遠位端に位置センサをさらに有し、
前記複数の入力は、前記位置センサから受信したデータを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置と前記位置センサから受信したデータとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする代替案21から23のいずれかに記載のシステム。
25.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定すること、を実行させることを特徴とする代替案14から24のいずれかに記載のシステム。
26.命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に
患者の解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の仮想3次元モデルにアクセスすることと、
前記仮想3次元モデル内の複数の仮想位置を識別することと、
前記仮想3次元モデル内の前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想位置に位置する仮想画像処理装置と、前記仮想位置に位置するときの前記
仮想画像処理装置の視野内にある前記内部表面の位置と、の間の仮想距離を表す仮想デプスマップを生成することと、
前記仮想デプスマップから少なくとも1つの仮想特徴を導出することと、
前記複数の仮想位置を前記対応する仮想デプスマップから導出された前記少なくとも1つの仮想特徴に関連付けるデータベースを生成することと、
を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
27.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、医療手技時に前記解剖学的な管腔ネットワークを通って器具のナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムに前記データベースを提供すること、を実行させることを特徴とする代替案26に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
28.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記器具の遠位端に位置する画像処理装置を表すデータにアクセスすることと、
前記画像処理装置の画像取得パラメータを識別することと、
前記画像処理装置の前記画像取得パラメータに対応するように前記仮想画像処理装置の仮想画像取得パラメータを設定することと、
を実行させることを特徴とする代替案27に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
29.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、前記仮想画像取得パラメータに基づいて前記仮想デプスマップを生成すること、を実行させることを特徴とする代替案28に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
30.前記画像取得パラメータは、視野、レンズ歪み、焦点距離、輝度シェーディングのうち1つまたは複数を含むことを特徴とする代替案28または29に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
31.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、第1のデプス基準および第2のデプス基準を識別することと、
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準との間の距離を表す値を計算することと、
を実行させ、
前記複数の仮想位置と前記対応する値とを関連付けることによって、前記データベースを作成することと、
を実行させることを特徴とする代替案26から30のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
32.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記3つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記複数の仮想位置と前記対応するポリゴンの形状および位置とを関連付けることによって、前記データベースを作成すること、
を実行させることを特徴とする代替案26から31のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
33.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記患者の前記解剖学的な管腔ネットワークを表す一連の2次元画像から3次元ボリュームデータを生成することと、
前記3次元ボリュームデータから前記解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の前記仮想3次元モデルを形成することと、
を実行させることを特徴とする代替案26から32のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
34.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、コンピュータ断層撮影システムを制御して前記一連の2次元画像を取得すること、を実行させることを特徴とする代替案33に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
35.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、前記3次元ボリュームデータにボリュームセグメンテーションを適用することによって前記仮想3次元モデルを形成すること、を実行させることを特徴とする代替案33または34に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
36.患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は1つのセットの1つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
前記解剖学的な管腔ネットワークの内部を表す立体画像セットを受信することと、
前記立体画像セットに基づいて、デプスマップを生成することと、
仮想管腔ネットワーク内の位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記デプスマップから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を含む方法。
37.前記立体画像セットを生成することは、
器具の遠位端の画像処理装置を、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第1の位置に位置決めすることと、
前記第1の位置に位置する前記画像処理装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第1の画像を取得することと、
前記画像処理装置をロボット制御して、前記画像処理装置を既知の距離だけ移動させて前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第2の位置に移動させることと、
前記第2の位置に位置する前記画像処理装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第2の画像を取得することと、
を含むことを特徴とする代替案36に記載の方法。
38.前記画像処理装置をロボット制御して前記既知の距離だけ移動させることは、前記画像処理装置を収縮させることと前記画像処理装置を角度回転させることの一方または両方を含むことと特徴とする代替案37に記載の方法。
本明細書に開示される実施形態は、管腔ネットワークの改善されたナビゲーションのためのシステム、方法、および装置を提供する。
電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ)、フラッシュメモリ、CD−ROM(コンパクトディスクリードオンリ)または他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の様式で所
望のプログラムコードを格納するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備えることができる。コンピュータ可読媒体は、有形かつ非一時的であり得ることに留意されたい。本明細書で使用されるように、用語「コード」は、計算装置またはプロセッサによって実行可能なソフトウェア、命令、コード、またはデータを指すことができる。
Claims (30)
- 患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は1つのセットの1つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する器具の遠位端にある画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、
前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を含む方法。 - 前記画像データに基づいてデプスマップを生成することであって、前記仮想特徴は、前記仮想画像に関連付けられている仮想デプスマップから導出され、前記類似度を計算することは、前記デプスマップの1つまたは複数の特徴と前記仮想デプスマップの1つまたは複数の特徴とを関連付けることに少なくとも部分的に基づく、
こと、をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記画像処理装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
前記デプスマップ内の第1のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第1の画素と、前記デプスマップ内の第2のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第2の画素とを識別することと、
前記第1の画素と前記第2の画素との間の距離を表す第1の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記仮想特徴にアクセスすることは、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値にアクセスすることを含む、ことと、
前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
前記複数の値のうちの他の値よりも前記第1の値により密接に対応する前記第2の値に基づいて前記類似度を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記方法はさらに
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の第1の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第2の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定
された回転を含む、ことと、
をさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記デプスマップを生成することは、写真傾斜測定に基づく、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記位置を含む複数の入力に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
さらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記確率論的な状態を計算して前記確率論的な状態に基づいて前記解剖学的な管腔ネットワークの前記ナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムを初期化することであって、前記ナビゲーションシステムの前記初期化は、前記位置に基づいて確率計算器の事前確率を設定することを含む、ことをさらに含むことを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 前記器具の前記遠位端の更新された姿勢を表す追加データを受信することと、
前記追加データに基づいて、前記確率計算器の尤度関数を設定することと、
前記事前確率および前記尤度関数に基づいて、前記確率計算器を使用して前記確率論的な状態を特定することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。 - 前記計算された類似度に基づいて特定される前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援するシステムであって、前記システムは
器具の遠位端にある画像処理装置と、
実行可能な命令が記憶された少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと、
前記少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと通信する1つまたは複数のプロセッサであって、前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する前記器具の前記遠位端にある前記画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、
前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を実行させる1つまたは複数のプロセッサと、
を有することを特徴とするシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記画像データに基づいてデプスマップを生成することであって、前記仮想画像は仮想デプスマップを表す、ことと、
前記デプスマップの1つまたは複数の特徴と前記仮想デプスマップの1つまたは複数の特徴とを関連付けることに少なくとも部分的に基づいて、前記類似度を特定することと、
を実行させることを特徴とする請求項12に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記画像処理装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
前記デプスマップ内の第1のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第1の画素と、前記デプスマップ内の第2のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第2の画素とを識別することと、
前記第1の画素と前記第2の画素との間の距離を表す第1の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記特徴は、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値を含む、ことと、
前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を特定することと、
を実行させることを特徴とする請求項13に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
前記複数の値のうちの他の値よりも前記第1の値により密接に対応する前記第2の値に基づいて前記類似度を計算して、前記第2の値を前記複数の値のうち前記第1の値に最も一致するものとして識別することと、
を実行させることを特徴とする請求項14に記載のシステム。 - 前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の第1の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第2の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定された回転を含む、ことと、
を実行させることを特徴とする請求項14に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基
準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
を実行させることを特徴とする請求項13に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサはナビゲーションシステムと通信し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記位置を含む複数の入力に少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記ナビゲーションシステムによって計算された前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
を実行させることを特徴とする請求項12に記載のシステム。 - 前記ナビゲーション時に前記器具の動きをガイドするロボットシステムをさらに有し、
前記複数の入力は、前記ロボットシステムから受信したロボット位置データを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置と前記ロボット位置データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする請求項18に記載のシステム。 - 器具の前記遠位端に位置センサをさらに有し、
前記複数の入力は、前記位置センサから受信したデータを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置と前記位置センサから受信したデータとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする請求項17に記載のシステム。 - 命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に
患者の解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の仮想3次元モデルにアクセスすることと、
前記仮想3次元モデル内の複数の仮想位置を識別することと、
前記仮想3次元モデル内の前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想位置に位置する仮想画像処理装置と、前記仮想位置に位置するときの前記仮想画像処理装置の視野内にある前記内部表面の位置と、の間の仮想距離を表す仮想デプスマップを生成することと、
前記仮想デプスマップから少なくとも1つの仮想特徴を導出することと、
前記複数の仮想位置を前記対応する仮想デプスマップから導出された前記少なくとも1つの仮想特徴に関連付けるデータベースを生成することと、
を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、医療手技時に前記解剖学的な管腔ネットワークを通って器具のナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムに前記データベースを提供すること、を実行させることを特徴とする請求項21に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記器具の遠位端に位置する画像処理装置を表すデータにアクセスすることと、
前記画像処理装置の画像取得パラメータを識別することと、
前記画像処理装置の前記画像取得パラメータに対応するように前記仮想画像処理装置の仮想画像取得パラメータを設定することと、
を実行させることを特徴とする請求項22に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、前記仮想画像取得パラメータに基づいて前記仮想デプスマップを生成すること、を実行させることを特徴とする請求項23に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記画像取得パラメータは、視野、レンズ歪み、焦点距離、輝度シェーディングのうち1つまたは複数を含むことを特徴とする請求項22に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、第1のデプス基準および第2のデプス基準を識別することと、
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準との間の距離を表す値を計算することと、
前記複数の仮想位置と前記対応する値とを関連付けることによって、前記データベースを作成することと、
を実行させることを特徴とする請求項21に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記3つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
を実行させ、
前記複数の仮想位置と前記対応するポリゴンの前記形状および前記位置とを関連付けることによって、前記データベースを作成すること、
を実行させることを特徴とする請求項26に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は1つのセットの1つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
前記解剖学的な管腔ネットワークの内部を表す立体画像セットを受信することと、
前記立体画像セットに基づいて、デプスマップを生成することと、
仮想管腔ネットワーク内の位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記デプスマップから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を含む方法。 - 前記立体画像セットを生成することは、
器具の遠位端の画像処理装置を、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第1の位置に位置決めすることと、
前記第1の位置に位置する前記画像処理装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第1の画像を取得することと、
前記画像処理装置をロボット制御して、前記画像処理装置を既知の距離だけ移動させて前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第2の位置に移動させることと、
前記第2の位置に位置する前記画像処理装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第2の画像を取得することと、
を含むことを特徴とする請求項28に記載の方法。 - 前記画像処理装置をロボット制御して前記既知の距離だけ移動させることは、前記画像処理装置を収縮させることと前記画像処理装置を角度回転させることの一方または両方を含むことと特徴とする請求項30に記載の方法。
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